并网光伏系统通常以最大功率模式运行,无法全面响应电网调节需求,因此需要研究功率备用控制(power reserve control,PRC)。基于最大功率点估计(maximum power point estimation,MPPE)的PRC利用光伏等效模型,通过数据拟合实现MPPE,从而...并网光伏系统通常以最大功率模式运行,无法全面响应电网调节需求,因此需要研究功率备用控制(power reserve control,PRC)。基于最大功率点估计(maximum power point estimation,MPPE)的PRC利用光伏等效模型,通过数据拟合实现MPPE,从而实现光伏功率备用。然而,随着光伏组件老化,MPPE估计误差增大,可能影响系统安全稳定运行。文中提出考虑光伏组件老化时MPPE模型参数校准的光伏系统PRC。首先提出基于麻雀搜索算法的MPPE模型参数校准方法,然后根据光伏组件老化特性和MPPE误差演变趋势,提出MPPE模型校准的改进评价指标和校准周期整定原则,最后将其应用于基于MPPE的PRC中。仿真结果表明,该方法能够实现光伏组件老化后MPPE模型参数自动校准,并且显著提高了MPPE精度,增强了PRC在实际应用中的可靠性。展开更多
文摘并网光伏系统通常以最大功率模式运行,无法全面响应电网调节需求,因此需要研究功率备用控制(power reserve control,PRC)。基于最大功率点估计(maximum power point estimation,MPPE)的PRC利用光伏等效模型,通过数据拟合实现MPPE,从而实现光伏功率备用。然而,随着光伏组件老化,MPPE估计误差增大,可能影响系统安全稳定运行。文中提出考虑光伏组件老化时MPPE模型参数校准的光伏系统PRC。首先提出基于麻雀搜索算法的MPPE模型参数校准方法,然后根据光伏组件老化特性和MPPE误差演变趋势,提出MPPE模型校准的改进评价指标和校准周期整定原则,最后将其应用于基于MPPE的PRC中。仿真结果表明,该方法能够实现光伏组件老化后MPPE模型参数自动校准,并且显著提高了MPPE精度,增强了PRC在实际应用中的可靠性。
